砂带抛光机器人力/位混合主动柔顺控制研究

以复杂曲面为加工对象,将机器人、砂带机和在线恒力控制算法相结合构成机器人恒力抛光控制系统。对抛光系统加工过程中所受作用力进行分析,根据机器人运动学坐标变化,提出重力补偿算法,消除工件重力对恒力抛光控制系统的干扰。建立力/位置混合机器人主动柔顺控制策略,提出了基于最小二乘参数辨识的力控模型求解方案,并基于模糊PID完成过程控制,实现对抛光力的恒定控制。通过对卫浴五金件的磨抛实验,结果表明该算法可以有效的实现机器人柔顺控制,保持恒力磨抛。

机器人磨抛力主动柔顺控制研究进展

针对机器人磨抛过程中的力控制问题,本文总结了目前机器人磨抛力的监测方法,介绍和分析了主动柔顺控制技术中的两大经典力控制理论,并阐述了基于神经网络、模糊跟踪、PID等智能磨抛力控制策略的研究,提出了机器人磨抛力控制的关键性问题,对多维传感器解耦与融合检测技术、主-被动柔顺控制技术、机器视觉磨抛环境检测技术等进行展望,为未来机器人磨抛技术的研究提供了一定的指导。

机器人主动柔顺恒力打磨控制方法

为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明:在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.

机器人打磨自适应变阻抗主动柔顺恒力控制

为解决工业机器人打磨过程中存在复杂时变非线性耦合与不确定性扰动导致机器人柔顺恒力打磨自适应调节能力不足的问题,首先给出了一种可实现沿轴向平移与旋转运动解耦的力控末端执行器,其次设计了一种自抗扰控制器和一种粒子群神经网络变阻抗控制器分别作为内环控制和外环控制,在此基础上,提出了一种机器人自适应变阻抗主动柔顺恒力控制方法,用于在线自适应优化阻抗参数,动态调节打磨力修正量,实现机器人打磨作业自适应主动柔顺恒力控制。最后采用Lyapunov稳定性理论分析证明了所提出方法的闭环稳定性。通过机器人打磨系统虚拟样机联合仿真实验和机器人平台实物实验,验证了所提出方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够较好实现静态与动态期望打磨力跟踪,减小了打磨力波动、力超调量以及打磨初期打磨工具处的冲击力,提高了打磨力控制系统抗扰动稳定性、恒力跟踪性能和动态响应能力,对复杂多变工况机器人打磨作业具有较强的适应性与鲁棒性。

基于RBF神经网络的四旋翼磨抛机器人力/位混合控制

由六自由度并联平台和四旋翼无人机构成的四旋翼磨抛机器人的飞行轨迹和末端执行器打磨力难以稳定控制,为此提出一种基于RBF神经网络的力/位混合控制方法。根据Euler-Lagrange方程建立系统动力学模型,采用力/位混合控制器实现机器人在打磨时对力和位置的精度要求。在力控制环,采用PID控制和接触力前馈控制;在位置控制环,采用基于RBF神经网络的鲁棒控制。利用MATLAB/Simulink进行机器人轨迹跟踪和磨抛力控制仿真实验。结果表明,所提出的控制方法使得四旋翼磨抛机器人具有良好的轨迹跟踪效果,并且打磨力能保持稳定。

基于自适应降阶滑模算法的受约束多机械臂力/位混合控制

针对多机械臂系统末端受环境约束而产生的力/位混合控制问题,提出一种基于自适应降阶滑模算法的受约束多机械臂力/位混合控制方法。通过运用多个坐标系建立受约束多机械臂系统动力学模型,并将位置控制、约束力控制以及内力控制引入同一控制器中。将自适应滑模算法与降阶方法相结合,对动力学模型中的未知扰动进行了补偿。基于李雅普诺夫方法,证明系统的稳定性。经仿真验证,该方法不仅提高了控制器的控制精度和系统的响应速度,同时还能保证约束力误差及内力误差均稳定在极小的范围内。

基于模糊自适应滑模算法的多机械臂力/位混合控制

针对多机械臂力/位混合控制受摩擦力等不确定因素影响的问题,该文提出了一种基于模糊自适应鲁棒滑模算法的控制方法。首先,根据机械臂及物体的动力学方程,构建多机械臂系统模型,并将模糊算法与自适应滑模算法相结合;然后,对不确定因素及未知非线性项进行补偿,利用鲁棒算法对系统可靠性进行提升;最后,基于李雅普诺夫方法,证明了该系统的稳定性。仿真结果显示,该方法可显著提升控制器的控制精度和系统响应速度。

基于绳驱并联机器人系统刚度的力/位混合控制

对8绳6自由度绳驱并联机器人进行支撑刚度分析,基于刚度模型进行了力/位混合控制研究。首先,对绳驱并联机器人进行系统描述;接着,根据矢量封闭原理进行运动学分析,并对动平台进行受力分析,推导出静力平衡方程;然后,在操作空间通过刚度矩阵建立负载变化与位姿变化之间的关系,推导出支撑刚度的解析表达式,进而分析了影响支撑刚度的因素。另外,考虑系统刚度、动平台位姿精度和力控制稳定性等因素,综合出力/位混合控制器。仿真结果表明,在系统刚度基础上提出的力/位混合控制策略有效降低了动平台的位姿误差。最后,通过实验验证了刚度模型与力/位混合控制策略的准确性和有效性。

振动基柔顺驱动打磨机器人的力/位混合控制研究

针对柔顺打磨机器人在移动作业过程中,在基础振动、柔性振动与环境接触力耦合作用下非线性控制问题,提出一种新型鲁棒轨迹跟踪力/位混合控制策略。使用第二类拉格朗日法建立柔顺机械臂的动力学方程,通过奇异摄动法将上述系统分为快、慢2个时间尺度的子系统。慢变子系统对系统刚性部分采用力/位混合控制方法,其中力控制采用PID控制,位置控制采用基于神经网络的鲁棒控制。快变子系统对系统柔性部分采用速度差反馈法进行控制。结果表明:利用所提出的控制策略,机械臂末端的轨迹跟踪效果较好且打磨力保持稳定,对非线性振动有较好的抑制效果。

面向位控机器人的力/位混合控制

本文提出了一种面向位控机器人的力／位混合控制策略．通过力反馈信息对未知约束进行估计获得位控和力控方向，根据位控和力控方向对机器人终端的运动轨迹进行规划，并采用阻抗力控制规律以使机器人获得较好的柔顺性．仿真试验表明，该策略具有较高的力控制精度和表面跟踪能力．

主动柔顺抛磨力在协作机器人的控制方法

提出了一种基于主动柔顺的机器人抛磨力控制方法,该力反馈末端执行器将被安装到ur协作机器人末端法兰的集成单元中。基于主动柔性装置的力/位混合控制策略,提出了抛磨系统控制装置控制机器人的位置并控制位置控制。通过集成一个力传感器,测量抛磨力并反馈给控制器,根据抛磨的预先计划要求对其进行调节。协作机器人末端执行器具有抛磨头,机器人控制器的力控算法操作抛磨头,从而实现恒力抛磨,以提供抛磨工具的柔度。在建模分析之后,使用复合非线性反馈控制算法来改善协作机器人本体的力控动态瞬时反映效果。经过实验表明,基于主动柔顺的机器人抛磨力控制算法可以有效的跟踪和补偿力和位置数据,具有较好的减振效果和显著的力跟踪效果。

空间机器人在轨更换ORU的力/位混合控制方法

针对ORU在轨更换任务,首先推导了空间机械臂末端自由、末端与环境接触等情况下的动力学方程,并提出了相应的接触力计算方法;其次,改进了传统的R-C控制方法,采用加权选择矩阵代替原有的选择矩阵,实现了力控制与位置控制之间的平滑切换;最后,开发了基于Matlab/Simulink的闭环控制仿真系统,该系统由多体动力学、接触动力学、轨迹规划、力/位混合控制、3D显示等模块组成。利用该系统开展了ORU转移与安装过程的闭环控制仿真,仿真结果校验了所提方法的有效性。

基于打磨机器人的力/位混合控制策略研究

根据打磨机器人作业对位置和力同时控制的要求,在分析了基于位置伺服力/位混合控制策略的基础上,对基于速度伺服的力/位混合控制策略进行了研究,对测量的力信号进行了滤波、重力补偿及传感器坐标系标定等处理,以提高所测力信号的抗干扰性和准确性。仿真结果表明:该方案可以满足打磨机器人对位置和力分别控制的要求。

在未知环境下基于模糊预测的力/位混合控制方法

针对机器人在形状未知的接触环境表面上进行柔顺力控制的问题,在传统的力/位混合控制模型中采用一种模糊预测算法.此算法利用机械手末端与环境已产生的接触轨迹和运动方向,通过三种预测因子(满意度因子,曲率适应因子,参考比例因子),预测并调整未来采样时刻的力/位混合控制模型中的期望轨迹.每次预测时首先对以前的预测进行评估,同时考虑环境曲率和刚度变化的特点.此预测算法还可以应用于阻抗控制模型中.仿真证明,这种方法可以在不同的控制模型中取得较好的力控制效果,对未知环境的变化具有较强的适应能力.

在未知环境下面向位控机器人的力/位混合控制

提出了一种面向位控机器人的力/位混合控制策略.通过力反馈信息对未知环境约束进行估计获得位控和力控方向,根据位控和力控方向对机器人终端的运动轨迹进行规划,并采用阻抗控制规律以使机器人获得较好的柔顺性.在该算法中应用一个参考比例因子调节参考轨迹,根据反馈的接触力信息通过模糊推理确定参考比例因子的大小,从而使生成的参考轨迹适应未知环境刚度的变化.仿真试验表明,该策略具有较高的力控制精度和表面跟踪能力,增强了对接触环境参数变化的鲁棒性.

基于模糊PID的力/位混合控制机器人自动化叶片磨削加工

针对机器人自动化航空发动机叶片磨削加工质量不高的问题,提出了一种基于模糊PID的力/位混合主动力柔顺控制。基于外部固定工具坐标的重力补偿算法解决了叶片重力对接触力求解的影响,根据坐标变换,完成接触力的精确感知。将机器人、工件和砂带轮简化成弹簧-阻尼二阶系统模型,利用最小二乘参数辨识方法建立系统模型。基于模糊PID的力/位混合力控制策略根据实际接触力与参考力的差值对离线编程轨迹进行在线修正,实现恒力控制。实验表明,相对于经典PID控制,基于模糊PID力/位主动柔顺控制算法可提高系统响应性能,降低稳态误差,改善系统鲁棒性,实现机器人自动化磨削加工过程的主动力柔顺控制。

一种开放式机器人控制器力/位混合控制的实现方法

针对机器人主动柔顺控制在工程中如何实现的问题 ,开发了一种开放式机器人控制器。此控制器采用“PC+PMAC”的控制结构 ,利用伺服驱动器的两种不同的控制模式 ,提出了一种实用的力 /位混合控制方案 ,给出了相应的硬件和软件的具体实现。实验表明 ,文章提出的力

基于智能预测的力/位混合控制方法

针对机器人在形状未知接触环境表面上进行柔顺力控制问题,在传统的力/位混合控制模型中采用一种智能预测算法,此算法通过三种预测因子预测并调整未来采样时刻的力/位混合控制模型中的期望轨迹,并考虑环境曲率和刚度变化的特点.为了验证预测算法的有效性,构建了开放式的机器人力控制系统,在不同期望力、不同跟踪速度下对非规则受限表面进行了力控制实验研究,分析了受限系统中未知环境参数对接触力的影响.实验结果证明该方法对未知接触环境的变化具有较强的适应能力.在实验条件下,稳定状态下的力控制误差可以控制在3%之内.

一种被动柔顺控制的平面研磨力/位控制方法

针对平面研磨的加工特点和工艺要求,提出了一种基于被动柔顺控制的立式数控平面研磨机力/位控制方法。通过分析被动柔顺控制原理,建立了平面研磨加工的阻抗模型,进而得出能够使研磨加工处于动态平衡状态的工艺参数组,消除平面研磨中力与位的相互影响。试验结果表明该方法能够稳定控制研磨压力,定位精度良好,被加工件获得了较好的表面粗糙度,能够满足一般研磨的加工要求。与常用立式研磨机的控制方法相比,该方法能够在位置伺服状态下,避免使用专门的研磨压力控制设备,简化机床硬件和操作流程,提高加工效率,降低生产成本,具有良好的推广和应用前景。

基于遗传算法的双臂机器人模糊力／位混合控制

近年来,适用于空间站操作的冗余度双臂机器人系统技术研究得到了较多的重视.结合已有的研究基础和研究条件,本文开展了面向空间舱内作业的冗余度双臂机器人协调控制应用研究.针对双臂机器人协调操作过程中的受力问题,提出了一种基于遗传算法的双臂机器人模糊力/位混合控制策略.该方法把机器人末端的力误差通过模糊控制转变为机器人位置控制器的修正值,在不改变机器人原有位置控制器的前提下,实现力/位混合控制.利用遗传算法离线优化模糊控制规则,为了提高遗传算法的性能,总体交叉概率和变异概率都采用了自适应控制策略.最后,以冗余度双臂机器人合力协调搬箱为例,进行了力跟踪的三维仿真和实验,验证了所提出控制策略的有效性和可靠性.